压力-状态-响应（精选7篇）
压力-状态-响应 篇1
随着我国经济的快速发展,经济建设对土地的需求日益膨胀,适度的外延扩张,通过农地非农化来满足经济发展对建设用地的需求,是经济发展的必然趋势[1]。然而,我国人均耕地面积只有0.093hm2,仅为世界平均水平的37%[2],而且社会对农产品的需求仍在不断加大,粮食安全问题始终存在。鉴于中国的耕地后备资源十分有限,开源的前景不容乐观,只有走内涵挖潜、提高耕地集约化程度的道路成为解决这一矛盾的有效途径。因此,近年来人们逐渐认识到,农地利用集约程度的变化可能比耕地面积缩小更加威胁中国的粮食安全,呼吁加强农地内部利用方式与利用程度变化规律的研究[3,4]。虽然人们已经意识到农地集约利用研究的重要性,但当前有关土地集约利用的研究仍然主要集中在对城市、城镇、开发区等各个方面[2]。在农地集约利用研究方面:李秀彬等以复种指数等指标对中国农地利用集约度变化的区域差异进行研究[3];刘成武等以价值形态的农作物种植成本为表征指标,分析了中国农地利用集约度的变化特征[5];朱会义等从耕地复种指数、粮食播种面积、粮食单产分析入手,研究了中国现阶段国家和区域尺度上耕地集约度的变化[6];崔丽等采用综合指数法分别对河北省、安徽省和浙江省慈溪市农用地利用集约度时空变异进行了分析[7,8,9]。总体看来,相对于城镇土地集约利用研究来讲,农地集约利用研究略显不足[10]。因此,有必要进一步加强对耕地集约利用的综合评价。
江西是我国11个粮食主产省份之一,对维护江西省乃至全国粮食安全均具有重要作用。当前环鄱阳湖城市群建设已成为江西省发展的必然趋势,因此,一定数量的耕地非农化也无可避免。鉴于此,本文拟基于PSR模型(压力-状态-响应模型),对1990年以来江西省耕地利用集约状况进行定量综合评价,并据此提出提高江西省耕地集约利用的对策建议,以期为协调江西省经济社会发展和江西省的粮食安全建设,提供一定的科学依据。
1 江西省农地集约利用综合评价
1.1 基于P S R模型的江西省农地集约利用评价指标体系的构建
PSR模型最早是世界经济合作组织为评价世界环境状况而提出的,其基本思路是人类活动给环境和自然资源施加压力,结果改变了环境质量与自然资源质量;社会通过环境、经济、土地等政策、决策或管理措施对这些变化发生响应,减缓由于人类活动对环境的压力,维持环境健康[11]。综合已有耕地集约利用的相关研究可知,当前由于经济社会发展对农地的不断占用,而耕地后备资源严重不足,因而导致单位耕地面积人口承载量加大,粮食安全日趋严重等一系列问题,这就是农地集约利用的压力。另外,农地是农民收入主要来源之一,由于城乡收入差距的进一步加大,因此,增加农民收入也是促使耕地压力加大的原因。在农地集约利用压力的驱使下,改变了农地的物质和经济产出、农业资源使用效率等一系列状态;从而迫使社会产生响应,通过追加农业资金,提高农地经营条件,增加农业物质投入,提高农业生产技术水平等一系列措施,来提高农地的集约利用水平,以期达到经济社会发展、粮食安全水平提高、农民收入增加等一系列宏观社会经济发展的目标。因此,PSR模型可以较好的拟合农地集约利用水平变化状况。鉴于以上分析,笔者将农地集约利用状况按农地的压力、状态、响应三个分类指标进行评价,结合江西省农业发展状况,在三个分类指标之下,提出了一系列单项评价指标。根据系统性,指标选择的独立性、可比性、科学性和实用性,以及指标数据的可得性,在广泛研究国内农地集约利用评价指标体系,并征询众多专家的基础上,筛选出22项单项评价指标,构成江西省农地集约利用综合评价指标体系(表1)。
1.2 区域农地集约利用评价指标权重的确定
指标权重是指在相同目标约束下,各指标的重要性关系。在多指标综合评价中,权重具有举足轻重的作用。本研究熵权系数法对农地集约利用评价指标赋予权重[7,12],其主要步骤如下:
(1)数据标准化处理:由于各指标的量纲、数量级及指标的正负取向均有差异,需对初始数据做标准化处理。农地集约利用发展评价存在两类指标,一类是正作用指标,该类指标越大越好;二是负作用指标,该类指标越小越好。针对这两类指标,其标准化处理的方法如下:
对于正作用指标:Xij'=(Xij-min Xj)/(max Xj-min Xj)
对于负作用指标:X'ij=(max Xj-Xij)/(max Xj-min Xj)
(2)计算第i年份第j项指标值的比重:
(3)指标信息熵的计算:,令则有0≤ej≤1,且当Yij=0时,令Yij×ln Yij=0;
(4)信息熵冗余度的计算:dj=1-ej;
(5)指标权重的确定:
式中,Xij′和Xij分别为第i年第j项单项指标标准化后的值和原始值,max Xj和min Xj分别为所有年份中第j项单项指标的最大值和最小值。其中,m为评价年数,n为指标数。按照上述确定指标权重的方法,分别计算单项指标和分类指标的权重(表1)。
1.3 农地集约利用评价指标的构建
由于农地集约利用评价系统的复杂性和层次性,农地集约利用的各单项指标只从某一侧面反映了其的发展状况,为全面反映区域农地集约利用的总体发展水平,本文定义区域农地集约利用综合指数(Regional Comprehensive Index of A-gricultural Land Use Intensity,RCIALUI),用以代表区域“两型社会”的发展程度,具体是将各项指标采用加权函数法进行计算,即:
式中,Xj为第i项分类指标所属的第j个单项指标的标准化值;Wj为第i项分类指标所属的第j个单项指标相对应的权重;Ri为第i项分类指标的权重,分别表示压力、状态、响应三个分类评价指标的综合评价值。
2江西省农地集约利用评价结果及分析
2.1 农地集约利用评价结果
根据上述农地集约利用评价指标体系和评价模型,得出江西省农地集约利用各分类指标的指数值和江西省农地集约利用综合指数值(图1和图2)。
(1)农地压力指数:从图1可以看出,农地压力指数的变化可以分为两个阶段。第一阶段:农地压力指数由1990年的0.121上升到2003年的0.832,上升幅度达587.60%,年均增加32.64%。该阶段农地压力不断增大的主要原因是,人均耕地面积和人均粮食占有量逐年减少、城乡居民收入差距不断增大以及人口不断增长,从而导致耕地安全指数和粮食安全指数不断下降、农地承担农民增收的压力加大以及单位面积土地的人口承载力不断上升所导致的。例如,人均耕地面积和人均粮食占有量分别由1990年的0.0617hm2和435.15kg,下降到2003年的0.0495 hm2和340.91kg,使得耕地安全指数和粮食安全指数相应的由1.158和1.088,下降到0.929和0.852,分别下降19.77%和21.66%;同时,城乡居民收入比和单位土地面积人口承载力分别由177.12%和16.22,上升到2003年的280.83%和20.20,分别上升58.27%和24.54%。第二阶段:农地压力指数由2003年的0.832,趋于稳定的变化到2007年的0.825。其主要原因是,该阶段人均耕地面积和单位面积人口承载力都基本趋于稳定;同时,人均粮食占用量略有增加,城乡居民收入比有所下降因而使得农地压力指数基本趋于稳定,并呈略微下降趋势。
(2)农地状态指数:农地的状态是指的农地物质、经济产出及其资源利用效率,由于经济社会的发展,为适应社会发展的需求,农地的产出状态始终要处于不断变化的过程中。从图1可以看出,农地状态指数经历了3个发展阶段。
第一阶段:农地状态指数由1990年的0.242上升到1996年的0.702,上升了190.08%,年均上升27.15%。该阶段指数不断上升表明,农地的物质、经济产出不断快速提高,资源使用效率不断上升。例如,单位面积粮食产量、单位面积农业GDP、人均农业GDP分别由1990年的4480.53kg/hm2、3679.18元/hm2(1990年不变价格)和683.09元/人,上升到1996年的4946.79kg/hm2、7882元/hm2和1474.73元/人,分别上升了10.41%、114.23%和115.89%;而同时,万元农业总产值化肥、农药、农膜和农业机械的使用量则分别由0.395t/万元、17.2kg/万元、7.7kg/万元和3.15Kwh/万元分别下降到1996年的0.234t/万元、9.2kg/万元、4.4kg/万元和1.44Kwh/万元,分别下降40.63%、46.51%、42.86%和54.41%。其原因主要是由于,该阶段农业的物质投入水平较低,因此,随着生产物质投入水平的不断增加,其生产效率不断上升,因而农业的物质、经济产出效率大大提高。
第二阶段:农地状态指数从1996年的0.702下降到2003年的0.441,下降了37.18%,年均下降4.65%。该阶段指数下降的主要原因是,由于前期农业物质投入强度已经较大,在技术水平不变的情况下,受物质投入边际效益递减规律的影响,随着农业生产物质投入强度的再次增加,其生产效率开始下降。表现在万元农业总产值化肥、农药、农膜和农业机械的使用量不断上升,其值分别由1996年的0.234t/万元、9.2kg/万元、4.4kg/万元和1.44Kwh/万元,分别上升到2003年的0.245t/万元、11.8kg/万元、7.5kg/万元和2.70Kwh/万元;与此同时,虽然单位面积农业GDP由7882元/hm2增加到9058.91元/hm2,但单位面积粮食产量和人均农业GDP也由4946.79kg/hm2和1474.73元/人,下降到4753.37 kg/hm2和1417.91元/人。
第三阶段:农地状态指数由0.441上升到0.641,上升了45.35%,年均上升9.07%。该阶段农地状态指数的上升其主要原因是,由于农业生物技术、农业生产技术和农民素质的提高,农业生产效率也不断提高。表现在单位面积粮食产量、单位面积农业GDP和人均农业GDP分别由2003年的4753.37 kg/hm2、9058.91元/hm2和1417.91元/人,分别上升到2007年的5401.55 kg/hm2、11541.71元/hm2和1879.73元/人;与此同时,农药、农膜等农业物质的使用效率也不断提高,其值分别由0.245t/万元和7.5kg/万元,下降到0.221t/万元和6.3kg/万元。
(3)响应指数:从图1可以看出,农地响应指数的变化也可以分为两个阶段。第一阶段:响应指数其值由1990年的0.173上升到2004年的0.703,上升了306.36%,年均上升20.42%。其原因主要是由于,1990~2003年农地压力不断加大,因此人们响应不断增强。主要表现在农地的有效灌溉率、旱涝保守率不断升高,其值由1990年的78.17%和58.13%,上升到2004年的88.81%和71.26%;农业技术水平不断提高,农业科技人员的数量由1990年的1.60名/万人,上升到2004年的4.17名/万人;同时,单位面积的化肥、农药、农膜和农业机械的使用强度也不断提高,其值相应的由1990年的355.81 kg/hm2、15.53 kg/hm2、6.98 kg/hm2和2.84kwh/hm2,上升到2004年的595.58 kg/hm2、31.97 kg/hm2、20.64 kg/hm2和7.07kwh/hm2,分别上升了67.39%、105.86%、195.70%和148.94%。第二阶段:响应指数由2004年的0.703,缓慢的上升到2007年的0.747,变化基本趋于稳定。其原因主要是由于,该阶段农地压力基本维持稳定,并略有减小,因此响应指数也基本与农地压力指数维持相应的变化。进一步分析可知,压力指数和响应指数存在着明显的正向相关关系,两者的Pearson相关系数为0.945,可见随着农地压力的变化,人们始终在采取积极的响应措施,以提高农地的物质、经济产业,缓解压力的进一步增大。
(4)农地集约利用综合指数:根据图2可知,18年来江西省农地集约利用程度不断加强,表现在其值由1990年的0.167上升到2007年的0.755(图2为了方便和经济社会发展指标比较,所以换成的百分比比值),集约利用程度增加了352.31%,年均增加19.57%。农地集约利用程度的不断加强,其主要原因是由于农地的压力不断增加,农地的物质、经济产出状态虽然也在波动中上升,但始终存在增产、增收的可能,因而始终难以满足人们的需求,因此人们响应也不断提高,故18年来农地集约利用程度始终在不断加强。
2.2 农地集约利用程度与经济社会发展的关系
已有研究表明经济社会的发展是导致农地集约利用的主要原因,为定量化评价经济社会对农地集约利用程度的影响,选取了人均GDP(Average of GDP,AGDP)、城市化水平(Urbanization level,UL)和第三产业占GDP比重(Ratio of Tertiary Industry,RTI)三个指标进行分析。通过图2可以明显看出,农地集约利用程度与经济社会发展的三个指标,18年来的变化情况。为进一步定量化表示农地集约利用水平和经济社会发展之间的关系,我们利用多元线性回归的方法建立了农地集约利用综合指数和经济社会发展三个指标的多元线性回归方程如下:
RCIALUI=-32.125+0.016AGDP+2.336UL-0.473RTI
方程各变量及方程总体拟合优度的检验系数见表2。
从表2可以看出,多元线性回归的拟合效果较为良好。从拟合方程的系数可以看出:(1)当人均GDP和第三产业占GDP比重两个变量不变时,城市化水平每上升1个百分点,农地集约利用水平就上升2.336个百分点,可见城市化是推动农地集约利用的主要驱动因子。其原因:一是城市化使农地不断向城市建设用地转变,从而减少农地面积;二是城市化虽然导致人均口粮消费减少,但人们对肉、奶、蛋等动物性食品消费量上升,从而导致粮食总需求量增加[13];三是城市化使得农业人口不断向城镇人口转化,从而使得单位面积农业劳动力数量减少,农业机械使用量增加,机械化水平提高。(2)人均GDP的提高,也是促使农地集约利用的原因之一,但与城市化水平相比,其作用甚小。其原因是,农地是农民收入的来源之一,因此在人均耕地面积基本不变的情况下,只有通过增加农地的集约利用水平,才能增加农民收入。(3)第三产业的发展能对农地集约利用水平的提高有较为显著的抑制作用,其原因是,第三产业可以广泛吸纳农村剩余劳动力,并且其生产效益显著高于农业,农民从事第三产业能显著提高其收入,缓解城乡收入差距的扩大,从而也有效缓解耕地增收的压力,降低农地集约利用程度。相关研究表明,长期高度的农地集约利用,将导致土壤养分失衡、土壤酸化、有害物质积累、生物多样性衰退等为主要表现形式的土壤物理、化学和生物学退化,给生态系统本身与环境都带来了巨大压力和严重威胁[14]。前文研究表明,2007年江西省农地集约利用综合指数已经达到0.755,集约利用水平已相对较高,因此在城市化仍不断快速推进的过程中,大力发展第三产业能有效缓解农地集约水平的过快提高。
3 结论与政策建议
3.1 结论
(1)江西省农地集约利用评价表明,1990年以来,以2003年为界农地压力指数经历了先快速上升,然后基本趋于稳定两个阶段;而农地状态指数呈现出上升、下降、上升三个阶段;响应指数也表现出先快速上升,然后趋于稳定,并呈略微上升的趋势;18年来农地集约利用综合指数则始终呈现出不断上升的趋势。
(2)城市化、人均GDP和第三产业占GDP比重对农地集约利用影响的分析结果表明,城市化的推进和人均GDP的增长,能提高农地集约利用水平,但前者农地集约利用水平影响最大,后者对其影响最小。第三产业的发展与农地集约利用水平呈反方向变化,表明第三产业的发展可以防止农地集约利用水平过快的提高。
3.2 政策建议
(1)大力发展农业科学技术,提高农业物资的使用效率。研究表明,随着农地压力的增大,人们响应不断增强,其中很重要的一个方面就是增加农业物质的投入。根据状态指数的变化趋势可知,只有在农业技术水平不断提高的情况下,人们的响应才能使农业生产资料使用效率提高,物质、经济产出增加。因此,必须大力发展农业科学技术,积极采用先进的技术和科学的方法合理配置化肥农药的施用量和施用比例,增加有机肥的施用量和施用比例,改善提高生物农药、高效低毒低残留农药的使用量,提高化肥的有效利用系数;同时应合理使用农膜,加强农膜回收利用,提高农膜的使用年限。
(2)有序推进城市化进程,缓解农地集约水平过快提高。城市化是经济社会发展的必然规律,目前江西省正全面推进环鄱阳湖城市群建设,因此今后一段时间城市化水平的快速提高已是发展的必然趋势。然而研究表明,城市化是农地集约利用水平不断提高的主要驱动因子,因此在推进鄱阳湖城市群建设的过程中,要合理有序的进行规划,避免城市化的盲目推进;对城市化占用农地,要规范审批手续,进行严格审查,以缓解农地集约水平的过快提高和长期处于高度集约利用的状态。
(3)加快发展第三产业,拓展农民收入来源。2007年江西省第三产业比重仅占31.88%,远低于我国平均40.1%的水平。由于江西省城乡二元结构明显,因而导致城乡收入差距逐年拉大,已有研究表明,城乡居民收入差距不断增大和第三产业比重较小是影响江西省经济社会发展的主要因素。本文研究表明,第三产业的发展有明显截止农地集约水平过快增长的作用。因此,必须积极发展第三产业,加快服务业领域改革步伐,鼓励和支持各类资本进入法律法规允许的服务行业领域,推进服务业的市场化、社会化和产业化进程,使其成为吸纳农村剩余劳动力的有效工具。同时,在农村也要大力发展农产品加工、运输、贸易等行业,加大对农民种植粮食和购买农资、农具的补贴,加大对农民从事非农产业的培训力度,从根本上提高农民的增收、创收能力,拓展农民收入来源,缓解农地集约利用水平过快提高。
压力-状态-响应 篇2
自2012年以来,我国入境旅游中具有实质性意义的外国游客数在持续负增长,而这种低迷态势还将延续数年[1]。同时,面对当前的宏观经济形势,我国正在积极推进旅游供给侧改革,着力落实“景点旅游”到“全域旅游”的转变,这些都使旅游目的地发展面临着前所未有的机遇与巨大的挑战。然而,新形势下国际跨境旅游流的结构与行为方式多样,目的地城市随着城市化进程的加剧与城市功能的完善日益复杂,两者既彼此作用,又相辅相成,形成了一个具有多重反馈的耦合巨系统[2]。一方面,跨境旅游的发展通过人员流动、经济带动、文化沟通、信息交流等对目的地城市的社会、经济和文化产生冲击影响;另一方面,目的地城市对入境旅游流的进入产生相对响应,做出主动或被动的城市功能调整,这又进一步影响着后续入境旅游的发展。因此,在这种双重作用反馈机制下,有必要研究基于客源地、入境旅游流与旅游目的地“驱动力—状态—响应”关系的旅游目的地发展,以期为旅游目的地城市规划与建设提供理论与实践参考。
旅游供给与需求平衡才能保持自身健康的发展[3],因此旅游流的驱动与目的地的有效响应实现了旅游活动的顺利开展,同时也达成了旅游系统的基本构造。自20世纪80年代开始关注旅游流与目的地系统之间的关系以来,国内外诸多文献陆续展开了探讨。①在研究内容方面,大量研究都聚焦于形象耦合[4]、交通耦合[5,6]、旅游流和目的地城市耦合协调度与时空分异等领域[7,8],研究偏重于对单要素的考虑[9],而缺乏将客源地作为变量的探讨。②在研究方法方面,国内外在对旅游流和旅游需求预测研究时,较多地运用ARIMA模型[10]、时间序列模型[11]、回归模型[12]、面板数据、结构方程模型[13]等方法,而对旅游这样一个涉及甚广的大产业,以系统论的角度进行解读将更为贴切。③在研究视角方面,颇具地理学和社会学特征的“推—拉理论”应用得更为广泛,如Dann[14]、Yuan[15]、Uysal[16]等对此进行了实证分析与理论梳理,但均着眼于客源地和目的地,缺少以状态量为基本切入点的研究,即将旅游流本体作为重要的表征却没得到相应的强化。
值得注意的是,在驱动力模型中,很多研究将客源地推力和目的地拉力笼统地划为旅游驱动力。笔者认为,驱动力实则更倾向于表征内在动力,即客源地推力;而目的地拉力则表征为对客流的响应。鉴于此,本研究将从宏观视角出发,借鉴国内外文献构建评价指标体系,利用因子分析与系统动力学分析方法,参照可持续发展中的“驱动力—状态—响应”模式,均衡地探讨客源地、旅游流与目的地之间的关系。
2 评价体系构建
参照联合国可持续发展委员会提出的“驱动力—状态—响应”(DSR)模型[17],本文构建了入境旅游流DSR模型。DSR模型的基本结构为:客源地内部驱动促成游客出游欲望(驱动),游客的出游行为形成旅游流(状态),景区相应的做出反映(响应),响应之后的变化又通过旅游流得以表征体现,完成“驱动力—状态—响应”的模式。
基于上述框架,结合指标选取的完整性、系统性和数据的可获性原则,本文借鉴相关文献,分别对客源地驱动力、旅游流状态与目的地响应建立了指标体系。
2.1 客源地驱动力指标体系的建立
客源地驱动力具体所指为旅游流的需求侧,目前学界有社会宏观视角与个体微观两种阐释视角[18],出于研究体量匹配考虑,以及传统需求模型的有效性,本文沿用社会宏观视角对入境旅游流的驱动力进行分析。客源地指标主要参考杨兴柱[19]、Ledesma[20]等人的相关指标,选取代表客源地经济能力、需求潜力与人文发展的人均GNI均值、出游率、闲暇时间、人文发展指数等4个指标。其中,人均GNI均值是指人均国民总收入,能反映客源地的居民经济水平;人文发展指数是客源国人文发展成就的总衡量,体现了健康、教育与生活水平,是国家或地区经济与社会可持续发展状况的重要指标;带薪假期及公共假期是闲暇时间的重要指标,侧面反应了客源国出游的机会与潜力;出游率则直接体现了整体的旅游出游水平和能力。
2.2 旅游流状态指标体系建立
直接反应旅游流状况的是客流的流质、流量与流速,然而这三者直接制约于客源地的驱动效果与目的地的响应状况。结合相关的文献[7,18],入境旅游流一项选取旅游人次、旅游花费与旅游时间为基本测度指标。其中,入境旅游总人次代表旅游流的流量,主要指入境旅游者和入境“一日游”的游客,既包括外国人又包括香港、澳门、台湾居民;旅游花费表征了旅游流的流质,反应了旅游者的消费能力和消费强度,能体现旅游供给与需求之间的均衡状态;旅游时间则理解为旅游流的流速,具体是指人均停留天数,可从侧面反应目的地的供给规模、水平和内容的多寡。
2.3 目的地响应指标体系建立
城市在作为旅游目的地提供旅游服务功能的同时,还要兼顾其生产功能、管理功能、协调功能、集散功能和创新功能,这些是城市发展的基本动力。因此,本文对目的地城市的响应的考虑,不仅要针对入境旅游识别出目的地城市响应的关键因素,更要将入境旅游流置于目的地城市中进行考量,以期得出目的地针对入境旅游流进行整体性响应的关键要素。
主要是:①城市经济因素。有学者指出,从旅游业中获益最多、发展最快的是那些以庞大多样的经济为基础的城市,这些城市在一定程度上反而不是以旅游业为主要经济依靠[21]。这是城市旅游研究中的悖论,恰好从侧面证明目的地城市自身的经济发展对旅游的影响力。目前,衡量一个城市经济发展水平最直接的标准是GDP增长率、城镇居民人均可自由支配收入、第三产业收入占GDP比、进出口贸易总额、城市固定资产投资总额、星级饭店固定资产、专利授权项。②交通区位因素。旅游区位是指旅游目的地与客源地之间的相关位置与可达性。城市区位条件和可进入性优势突出,可吸引大规模旅游客流,以较低的投资获取较高旅游收益,从而推动城市旅游优先快速发展。由于地理位置是恒定不变的,因此在测量一个城市的交通区位时,本研究主要选取交通总客运量、自然区位交通便利度综合指数与每万人拥有公共交通工具三个指标。③社会环境因素。社会环境是由与城市整体互相关联的人文条件(如经济、政治、文化、历史、人口、民族、行为等基本要素构成)和自然条件(地质、地貌、水文、气候、动植物、土壤等诸要素的总和)综合构成的。因此,为了使代表性与可操作性更强,本文选取城市绿化覆盖率、空气质量二级以上天数、可吸入颗粒浓度年平均值、普通本科院校数量、历史文化类场馆数量、城市管理水平、刑事立案数与交通事故发生数为主要评价指标。④旅游资源因素。旅游资源一般包括自然景观和历史文化资源。国外学者通常将旅游资源称为旅游吸引物,是指旅游地吸引旅游者的所有因素的总和。由于城市所处的地理区位和历史底蕴背景不同,在旅游资源特征和属性上呈现出差异性。本文沿用前人指标,设定3A级及以上景区数量、世界遗产数、资源密度为基本测度内容。⑤服务与设施因素。旅游接待、旅游组织、旅游交通等服务活动与服务设施是旅游活动的支撑系统,也是构成旅游体系的基本组成部分。本文主要包括服务质量整体评价水平、三星级以上饭店数、国际旅行社数量、从业人员数、从业人员文化水平等方面。⑥信息与营销因素。信息不对称性、不完全性及其成本会制约市场机制运行及资源配置效率。信息的全面性能让客户在旅游之前就能很好地了解到实地信息,从而刺激他们对旅游地欲望的增长,网络营销减少与客户的直接接触以增强亲和力。研究包括每万人拥有移动电话数、每万人互联网宽带用户数、英文旅游网页信息总量、国内外展会、展览数量。综合上述分析,形成客源地驱动、旅游流状态与目的地响应的指标体系,见表1。
3“驱动力—状态—响应”概念模型构建
整体旅游流是单个旅游个体行为的最终综合显现,本文兼顾个体微观视角与社会宏观视角,研究“点”(入境旅游流、客源地与目的地城市的接触点)对“面”(目的地城市对入境旅游流整体反应面)的影响。
3.1 数据收集与研究方法
考虑到分析数据的可获得性、代表性和典型性,本文选取京津冀区域的北京市、长三角区域的上海市、珠三角的广州市、成渝地区的成都市、西北部的西安市、西南部的昆明市等六大城市为例,对客源地、入境旅游流与目的地城市之间的“驱动力—状态—响应”动力因子进行量化处理分析。
驱动力因素的相关数据主要来源于2015年的《国际统计年鉴》和2015年的《中国旅游统计年鉴》。其中,入境旅游总人次等9个指标均来源于2015年的《中国旅游统计年鉴》,并依据相关数据直接获得或经过运算得到。主体客源国的人均GNI均值、主体客源国的平均人文发展指数、主体客源国的带薪假期均值与主体客源国的公共假期、主体客源国的游客平均出游率4个指标是依据到访六大目的地城市的外籍游客构成比例与该国相应指标乘积的均值。目的地城市的响应因素数据主要来源于《中国旅游统计年鉴》和该目的地城市2015年的《城市统计年鉴》。
因子分析是通过降维方式将多个变量归并为少数几个综合变量的统计分析方法,在尽量不损失信息的前提下获取更多信息,简化数据结构,避免主观随意性。鉴于指标体系内数据清晰明了且有统计数据支撑,并能有效呈现旅游流与目的地城市的指标归并,因此本文采用因子分析方法对研究对象进行综合评价。
3.2 因子分析结果
我们将上文所构建的因子指标带入SPSS中进行因子分析,以特征值大于1的原则对系统因子进行提取,因子旋转采用最大方差法。由于“旋转因子后载荷值小于0.4或两个因子上的载荷同时大于0.4者予以删除[22]”。经过因子淬炼,该研究在剔除X5、X7、X12、X19、X21和X30后,目的地响应部分剩余指标共提取出4个公因子。其中,X1、X2、X3、X4、X6、X22、X23、X24、X25、X26归并为一个维度,即原指标体系准则层中的城市经济与社会环境可提炼为一个公因子,共同反应了城市的经济社会发展水平,因此定义为经济社会动力因子;X8、X9、X10、X16、X17、X18与X20归并为第二个维度,即准则层中的旅游资源与交通区位提炼出一个公因子,反应了区位与交通对旅游流的响应,因此可定义为资源区位动力因子;X11、X13、X14与X15在第三个主因子上占有较高载荷,这些指标属于准则层中的服务与设施维度,因此定义为服务设施动力因子;X27、X28、X29体现了信息与技术对城市旅游发展的主导作用,因此命名为信息技术动力因子(表2)。客源地驱动力系统指标归并为一类,旅游流的状态指标剔除Z7后归为一类。该部分的分析指标结果显示,KMO统计值为0.837,方差近似值为1237.217,Bartlett球形检验的显著性水平p值=0.000<0.05,所选指标累计解释变量达到了92.227%,解释效果良好,见表2。
3.3“驱动力—状态—响应”概念模型解析
旅游流是旅游地理学的经典问题,而旅游地理学的研究核心是旅游人地关系[23]。斯宾塞和托马斯指出,自然要素、人口、社会组织和技术四者之间的相互关系是探讨人地关系的主要内容[24]。自然要素指人类生存发展提供的空间与资源,人口指区域内具有一定文化素养的群体,社会组织主要指人类社会的经济文化环境,而技术主要指实现特定目标的手段[25]。推此即彼,本文所提出的响应模型与上述理论高度吻合:经济社会属于制度文化,主要展现方式是通过社会组织达成;服务设施属于精神文化,直接对象是人,即游客,“客”与所在地“主”的互动要在服务与设施中实现;信息技术则属于物质文化,是目的地实现入境游客青睐的手段,技术发展为目的地提供吸引力保障;资源区位则是旅游形成的基础,是经济社会、服务设施与信息技术的空间承载。与人地关系的模型原理一致,响应要素之间彼此相互联系、相互影响,形成六对联系带,每对联系带都受到另外两个因素的影响,因此该模型所反映的系统具有复杂的关联。
客源地的驱动力系统与旅游流状态量是相互联系、相互影响和相互作用的。具体而言,旅游者在一定的条件下,通过现实和潜在驱动力的有机组合,进入旅游媒介到达目的地,从而促成旅游流流动。借由上述量化分析,可将客源地驱动力、入境旅游流状态与目的地城市的响应模型有效衔接和整合,组成入境旅游流“驱动力—状态—响应”动力系统。因此,本文构建了“驱动力—状态—响应”模型(图1)。
3.4 模型计算结果
由于入境旅游流DSR系统主要作用机理是客源地驱动,旅游流直接反应,目的地城市被动响应,对目的地响应系统的分析对城市调控策略尤有价值,因此本文将重点对各城市响应系统进行探讨。可根据公式F=51.787F1+21.223F2+16.149F3+7.785F4计算出6个城市的目的地响应力得分与排序(表3)。式中,F为城市响应力得分,F1为经济社会因子取值,F2为资源区位因子取值,F3为服务设施因子取值,F4为信息技术因子取值。系数为各个公因子解释方差的比重,其中经济社会因子权重最大,意味着经济社会发展状况越好,对入境旅游响应就越强;其次是资源区位因素,体现在资源禀赋和交通区位上,占有较大比重;第三是服务设施因素,服务环境越好,越能吸引入境游客;第四是信息技术因子,所占比重较小。
从表3可知,在入境旅游综合响应方面,居于前三位的是北京、广州和上海,而成都、西安与昆明相对较弱。由此可见,一线城市对入境旅游流的吸引力更大,雄厚的经济实力和先进的社会发展对城市应对入境旅游的作用明显,研究结果印证了王璐璐等人关于城市发展与旅游协调度的研究成果。从经济社会因子来看,广州得分最高,说明它与港澳之间的经济往来与社会文化共通成为其入境吸引的巨大推动力;以资源区位来看,北京居首毋庸置疑,政治经济中心和丰富的旅游资源使其成为入境旅游的首善之区;从服务设施方面来看,成都的旅游吸引力较强,“休闲之都”服务至上,名副其实;从信息技术来看,上海的得分最高,上海作为国际化程度最高的都市,信息和技术的相关因素对旅游业的推动作用最明显。
4“驱动力—状态—响应”系统动力学模拟
在对入境旅游流“驱动力—状态—响应”系统的概念模型构建后,有必要对其进行精细化与具体化操作,了解其运作的内在机理。依据前文的指标体系与概念模型,藉由边界界定和模块分析进行机制解读。
4.1 系统边界
系统的构建是需要有明确边界的,这样才能呈现其内部的信息、物质和能量交换[26]。如前文所述,入境旅游流即所谓的O-D流,即由客源地到目的地的游客流。因此,研究所搭建的系统范围需要囊括客源地驱动力子系统、旅游流状态子系统与目的地响应子系统。其中,响应子系统包括经济社会、交通区位、服务设施与信息技术。所有上述因素在边界之内彼此连接,互相作用,最终编织成了一个复杂的“驱动力—状态—响应”网络。
4.2 系统动力学模型
系统动力学的研究重点在于自反馈机制的系统动力学问题。为了研究系统的反馈结构,首先要分析系统整体与局部之间的关系,进而追索因果与相互关系,然后把它们重新联结一起形成回路。因果关系分析是本文开展系统动力学模型研究的基础,直观明了,因此对系统及其子系统包含的关键因素进行归并后,以定性逻辑进行分析。由于客源地与目的地之间发生关联的必然中介是旅游流,因此本研究将分别构建客源地与旅游流,旅游流与目的地之间的关系系统,再进行整体系统的整合。
主要是:①入境旅游流与目的地城市经济社会系统(ITF-ES系统)。在ITF-ES系统中,入境旅游总人次对目的地经济和社会产生现实与潜在驱动力,地区国民生产总值的增加使旅游投资总额上涨,在地区旅游接待能力和目的地吸引力方面都有提升,带来更多的入境旅游者,实现旅游外汇收入增多,进一步促进地区国民生产总值的增加。此外,城市管理水平在地区经济发展下得到提升,创造良好的旅游环境,加之城市安全水平为潜在游客到来提供保障,城市旅游需求增加,进一步提升城市旅游接待能力,最终促进地区国民经济发展。②入境旅游流与目的地城市资源区位系统(ITF-RL系统)。在ITF-RL系统中,旅游资源质量引起入境旅游总人次增长与入境旅游人均停留时间延长,使旅游外汇收入增加,促进地区国民生产总值上涨。此外,城市交通区位的优势增涨带来了大量游客,对目的地景区资源产生正负向影响,导致纠偏行为出现。③入境旅游流与目的地城市服务设施系统(ITF-SF系统)。在ITF-SF系统中,地区国民生产总值的发展为旅游投资提供支撑,进一步强化旅游基础设施建设力度,接待水平提高。另外,对旅游科研的扶持使行业从业人员的素质增强,进而提高旅游服务水平。在整体目的地旅游接待水平提高的背景下,入境旅游人次增多,正向反馈地区国民生产总值。④入境旅游流与目的地城市信息技术系统(ITF-IT系统)。在ITF-SF系统中和在目的地城市经济发展推动下,通过对固定资产和旅游业投资,旅游信息化水平与商业环境发展水平得到提升,而城市科研资金投入比重的增加间接或直接促进两者发展,从而吸引入境旅游者到访,增加旅游外汇收入,正向反馈区域国民生产总值。⑤入境旅游流与客源地子系统(ITF-OS系统)。在这一系统中,客源地人口的经济收入直接决定了出游能力,人文发展指数很大程度上影响出游需求,这两者决定了潜在游客数,而出游率则直接反应了潜在游客转化为现实游客的比例,多因素共同促成旅游行为发生。
结合分述结果,引入辅助中间变量,以反映各种因素之间的相互关系和作用过程,得到“驱动力—状态—响应”动力系统整体的因果关系,见图2。
5 结论与讨论
5.1 结论
本文借鉴国内外文献构建评价指标体系,基于中国旅游六大典型城市的统计数据,利用因子分析与系统动力学分析方法对入境旅游流“驱动力—状态—响应”模型进行了探讨,得到以下几条结论:①建立了入境旅游流与目的地“驱动力—状态—响应”模型的指标体系。该体系由客源地驱动力、入境旅游流状态与目的地响应三个部分构成。其中,客源地驱动力主要包括消费能力、人文发展指数、闲暇时间与出游率,共计4个指标;旅游流状态量包括旅游人次、旅游花费和旅游时间等,共计9个指标;目的地响应主要包括城市经济、旅游资源、服务与设施、交通区位、社会环境、信息与营销等,共计30个指标。②构建了入境旅游流“驱动力—状态—响应”的概念模型。通过对指标体系进行因子分析,构建了客源地、旅游流和目的地的“驱动力—状态—响应”概念模型。其中,驱动力变量和状态量各归为一个维度,目的地响应则划分为经济社会、资源区位、服务设施与信息技术四个维度;目的地响应模型与“人地关系”模式具有高度的吻合性:经济社会对应社会组织,资源区位对应自然要素,服务设施对应人口,信息技术对应技术。同时,结合六大城市分析发现,指标中经济社会所在权重最大,一线城市响应整体较强,二线城市则相对较弱。③对入境旅游流DSR模型进行了系统动力学模拟。研究通过入境旅游流与经济社会子系统、资源区位子系统、服务设施子系统、信息技术子系统以及客源地驱动力系统的逐一对应,构建了整体动力系统因果回路图。
5.2 讨论
本质上讲,本文所探讨的是旅游供给与需求的关系,而供给和需求两要素间的相互匹配构成了旅游系统的基本结构[27,28]。以往相关研究过多关注了旅游者与目的地的关系,而本文则将其转换为旅游流与客源地、目的地关系的范畴之内,三者融于同一平台有效克服了量化研究中对象体量不匹配的问题。此外,“驱动力—状态—响应”模型能较好的阐释旅游流的形成与互动过程,可为我国众多城市面对旅游与城市建设“要么供过于求,资源浪费;要么供不应求,环境超载”等难题提供参考与借鉴。
本研究是基于六大城市统计数据计量分析实现的,尽管得到了有意义的发现,但其代表性与普适性有待进一步验证。此外,本文的研究对象是入境旅游流,而对—国内旅游占大多数的旅游市场现状,分析国内旅游流与目的地之间的“驱动力—状态—响应”关系,并与本研究结论进行对比具有更强的理论和实践意义。
摘要：借鉴国内外旅游流相关评价指标体系,基于中国旅游六大典型城市的统计数据,利用因子分析与系统动力学分析方法探讨了客源地驱动力、入境旅游流状态与目的地城市响应的模型。研究发现:1所构建的客源地驱动力、旅游流状态与目的地响应指标体系由3个目标层、13个准则层、43个指标构成。2构建了“驱动力—状态—响应”概念模型,具有很强的理论吻合性。3将入境旅游流与客源地驱动力系统、经济社会子系统、资源区位子系统、服务设施子系统和信息技术子系统逐一对应,构建整体动力系统因果回路图,研究体量匹配并对旅游与城市建设问题进行了探讨。
压力-状态-响应 篇3
沥青路面面层的施工通常分层修筑, 且各面层之间施工时间存在一定的间隔。虽然各面层之间会撒布粘层油使面层成为一个整体, 但由于粘层油撒布不均匀、层间污染、粘结强度不足等原因导致沥青路面各面层之间往往难以达到完全粘结状态。这种非完全粘连的路面结构在车辆荷载作用下, 其内部的应力分布规律与整体性良好的路面相比会存在差异, 尤其是车辆加速和减速过程中对路面产生水平推移作用时。通常关于路面力学响应的分析都假定各层之间为完全连续, 或者假定结构层之间的为光滑接触, 然而这都不符合路面结构的实际情况。
有限元计算程序ANSYS提供了20个实常数和数个单元关键选项, 来控制面—面接触单元的接触, 通过定义摩擦系数以及切向接触刚度因子, 可以实现结构层之间粘结强度不同的情况模拟。
本文通过建立沥青路面上面层和下面层之间不同粘结状态的有限元模型, 分析车辆匀速行驶和加减速行驶两种状态下的路面力学响应, 对层间粘结状态对沥青路面力学影响的影响进行分析。本文的计算结果可以为完善路面力学分析方法提供依据, 同时可以为加强路面粘结层施工质量提供理论依据。
1 有限元模型的建立
1.1 路面结构有限元模型
根据以后的研究成果, 在满足精度要求的前提下, 确定模型尺寸 (长、宽、高) 为6m×6m×8m。单元选用八节点等参单元SOLID45单元, 由于本文考虑水平方向的车辆荷载, 因此在模型顶面两个矩形区域内覆盖154号表面单元, 通过该单元可以对模型施加3D车辆荷载。各结构层材料参数如表1所示。模型网格划分如图1所示。根据计算需要分别建立上、下面层之间完全粘结和非完全粘结的模型, 其中非完全粘结的模型上面层长宽均比以下各结构层小0.5m。
1.2 接触面定义
分别在上面层底部和下面层顶部定义接触面和目标面, 其中接触单元采用SURFACE174单元, 目标单元采用TARGET170单元, 接触单元及接触对的方向指向如图2所示。本文通过定义不同的滑动摩擦系数来模拟面层的不同粘结程度, 响应的接触面切向刚度为摩擦系数乘以法向刚度。
1.3 荷载及边界条件
通过SUF154单元实现水平方向荷载的施加, 水平荷载的大小通过水平力系数 (即水平力与竖向力的比值) 来定义, 水平力系数为0.5时的荷载如图3所示, 图中箭头方向为力的作用方向, 本文中仅考虑沿行车方向的水平力。模型的边界条件为:底部完全约束, 各侧面仅约束法向的位移。
2 计算结果及分析
2.1 匀速行驶时沥青面层剪应力分析
分别计算车辆匀速行驶, 即水平力系数为0时, 上、下面层为不同粘结状态的路面力学响应。考虑两种不同的粘结状态:层间完全粘结、层间滑动 (摩擦系数取0.6) 。匀速行驶时面层最大剪应力分布云图如图4所示。从图中可以看出, 当上、下面层完全粘结时, 面层内最大剪应力为连续分布, 最大剪应力的极值靠近上面层底部, 为0.13MPa, 剪应力水平总体较低, 路面结构不容易发生剪切破坏。当层间为滑动状态时, 最大剪应力主要分布在上面层内, 在上面层底部达到极值, 上、下面层之间最大剪应力分布出现突变, 在下面层内剪应力水平很低, 最大剪应力的极值为2.64MPa, 远远大于层间完全粘结的计算结果。上述分析说明层间粘结状态不佳对上面层抗剪切破坏非常不利。
2.2 匀速行驶时沥青层层底拉应变分析
车辆匀速行驶的拉应变分析结果如图5所示, 考虑层间完全粘结和层间滑动两种结合状态。与最大剪应力的分布规律类似, 当上、下面层完全粘结时, 面层内最大剪应力为连续分布, 层间为滑动状态时在上、下面层接触面处出现突变, 但拉应变减小的幅度与剪应力相比较小。层间为完全粘结和滑动状态时, 拉应变的最大值均出现在上面层内部。
沥青层层底拉应变是沥青路面设计的重要参数, 因此分别提取上面层和下面层层底拉应变的最大值:当层间完全粘结时, 上面层层底拉应变最大值为124.0με, 下面层层底拉应变最大值为57.3με;当层间滑动时, 上、下面层层底拉应变最大值分别为282.6με (层间完全粘结时的2.3倍) 和90.0με (层间完全粘结时的1.6倍) 。这说明层间粘结状态不佳对沥青面层抗疲劳开裂不利, 且对上面层的影响大于下面层。
2.3 不同行车状态的沥青面层剪应力分析
车辆在行驶过程中由于路况和交通流的影响往往会出现加减速的情况, 在此过程中车辆通过轮胎会对路面结构产生较大的水平力作用, 并改变路面结构内的应力状态, 对路面结构造成不利影响。研究表明, 在紧急刹车的情况下水平力系数可达到0.8。本文考虑0.3, 0.5, 0.8三种不同的水平力系数分别进行沥青面层的剪应力分析, 上下面层层间粘结状态考虑完全粘结和滑动两种, 面层内的最大剪应力计算结果如图6所示。
从图中可以看出, 层间完全粘结时, 沥青层最大剪应力随水平力系数的增大而显著增加:车辆匀速行驶时最大剪应力仅为0.13MPa, 当水平力系数为0.8时, 最大剪应力为1.13MPa, 是匀速行驶时的8.7倍, 且水平力系数取值大于0.6时, 最大剪应力随水平力系数增大的趋势还会增加。层间滑动时沥青层最大剪应力随水平力系数增加的幅度不大, 但应力水平均很高, 在2.64MPa以上, 这也说明了保证层间具有良好的粘结状态对沥青面层抗剪切性能的非常重要。
2.4 不同行车状态的沥青层层底拉应变分析
不同行车状态的上面层层底拉应变和下面层层底拉应变分别如图7和图8所示。计算结果表明, 当上、下面层完全粘结时, 上、下面层层底拉应变随水平力系数的变化都不明显, 说明沥青层底拉应变与水平方向荷载的作用关系不大。随水平力系数的增大上面层层底拉应变有显著的增加, 且当水平力系数小于0.3时增加较快, 水平力系数为0.3时的计算结果为匀速时的3.7倍, 随水平力系数继续增大, 上面层层底拉应变变化不大, 这或许是由于水平力系数过大时上下面层之间已处于滑动状态, 层底拉应变取决于设定的接触面摩擦系数。下面层层底拉应变随水平力系数的增大而近似线性增加, 当水平力系数为0.8时, 拉应变为匀速时的1.4倍。以上分析表明, 层间粘结条件不好时, 沥青层层底拉应变随水平力系数变化明显, 更容易受到复杂行车状态的影响。
3 结论
(1) 上、下面层完全粘结时, 面层内最大剪应力为连续分布, 极值为0.13MPa, 路面结构不容易发生剪切破坏。当层间为滑动状态时, 最大剪应力极值为2.64MPa, 远远大于层间完全粘结的计算结果, 说明层间粘结状态不佳对上面层抗剪切破坏非常不利。
(2) 层间完全粘结时, 上面层层底拉应变最大值为124.0με, 下面层层底拉应变最大值为57.3με;当层间滑动时, 上、下面层层底拉应变最大值分别为282.6με和90.0με。层间粘结状态不佳对沥青面层抗疲劳开裂不利, 且对上面层的影响大于下面层。
(3) 层间完全粘结时, 沥青层最大剪应力随水平力系数的增大而显著增加, 水平力系数为0.8时, 最大剪应力为匀速行驶时的8.7倍。层间滑动时沥青层最大剪应力随水平力系数增加的幅度不大, 但应力水平均很高, 在2.64MPa以上, 保证层间具有良好的粘结状态对沥青面层抗剪切性能的非常重要。
(4) 层间完全粘结时, 上、下面层层底拉应变随水平力系数的变化都不明显;层间粘结条件不好时, 沥青层层底拉应变随水平力系数变化明显, 更容易受到复杂行车状态的影响。
摘要：利用ANSYS建立沥青路面上面层和下面层之间不同粘结状态的有限元模型, 分析车辆匀速行驶和加减速行驶两种状态下层间粘结状态对沥青路面力学影响。结果表明, 层间为滑动状态时最大剪应力极值可达到2.64MPa, 对上面层抗剪切破坏非常不利;层间粘结状态不佳对沥青面层抗疲劳开裂不利, 且对上面层的影响大于下面层, 匀速行驶时上、下面层层底拉应变最大值分别为282.6με和90.0με;层间粘结条件不好时, 沥青层层底拉应变随水平力系数变化明显, 更容易受到复杂行车状态的影响。
关键词：沥青路面,粘结状态,面层,有限元,力学响应
参考文献
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压力-状态-响应 篇4
为此, 我们针对某型六缸柴油机气缸盖在燃气压力作用下的动态响应进行仿真研究, 选取若干工作循环进行瞬态动力学计算, 得到瞬态燃气压力作用下气缸盖的变形和应力应变分布情况, 可以为气缸盖可靠性设计以及动态热机耦合研究提供数据支撑。
1 装配体模型建立
根据发动机结构对称性, 选取其中某一缸进行分析。通过Pro/E建立气缸盖、气缸体、气缸套和8个螺栓 (主、副螺栓各4个) 的几何模型, 然后将模型分别导入ANSYS/DM模块进行装配并进行适当简化, 装配体几何模型见图1。由于气缸盖结构复杂, 不规则曲面较多, ANSYS自动划分网格较为困难, 故采用ICEM对气缸盖进行网格划分, 装配体网格见图2。由于气缸盖火力面最易产生裂纹而破坏, 研究时需要重点关注, 因而在网格划分时对火力面网格进行细化处理, 见图3。装配体有限元模型的网格节点数为4 823 403, 网格单元数为3 325 507。
2 边界条件施加
网格划分之后, 需要进一步确定模型的边界条件。边界条件施加合理与否对计算结果的准确性有很大影响。对该装配体施加的主要边界条件有约束边界条件、接触边界条件以及载荷边界条件3种[7]。
2.1 约束边界
考虑到发动机结构对称性, 建模时只选取了其中一个气缸, 因而需要在模型上施加对称约束, 主要施加在气缸盖、气缸体和主螺栓截面上, 见图4。选取气缸体、气缸套和主、副螺栓底面施加全约束, 见图5。施加全约束可以较好地清除这些位置处的位移分量, 使部件的固定方式更接近真实工况。
2.2 接触边界
两个相互独立的有限元模型表面互相碰触并且相切, 这种状态叫做接触状, 相互接触的表面定义为一个接触对[8]。该装配体包含较多的接触对, 在气缸盖与气缸体、气缸盖与螺栓等两两接触的部件之间设置面面接触, 接触类型设置为绑定。
2.3 载荷边界
该模型承受的载荷主要有两种:机械载荷和热载荷, 其中机械载荷包括缸内燃气压力和螺栓预紧力。
施加燃气压力时, 忽略其分布不均匀性, 将其以均布面力的形式直接施加在气缸盖火力面 (某型柴油机气缸盖的热机耦合分析) 。螺栓预紧力施加在8个螺栓的圆柱面上, 见图6, 图中A~H分别为8个螺栓上预紧力施加的位置。主螺栓上预紧力为98 k N, 副螺栓上预紧力为49 k N。因为在主螺栓上施加了对称边界, 所以主螺栓上施加的预紧力减半为49 k N。
3 气缸盖瞬态动力学分析
选取额定工况 (2 200 r/min) 作为计算工况点, 进行瞬态动力学计算与分析时, 选取额定工况下4个工作循环 (0.218 17 s) 进行研究, 燃气压力通过发动机缸内工作过程仿真获得, 四个工作循环内燃气压力随曲轴转角的变化, 见图7。图中A、B分别对应爆发压力时刻和最小燃气压力时刻。从图上可以看出, 额定工况时缸内最小燃气压力为0.203 MPa, 燃气爆发压力为12.31 MPa。
瞬态计算时采用自动时间步长的方法, 设置初始步数为100, 最大步数为200。4个工作循环的火力面燃气压力及“鼻梁区”最大应力分别见图8。
从图8中可以看出, 在第一个工作循环的计算初期难以收敛, 一段时间后计算收敛。从收敛后的计算结果看, 火力面鼻梁区最大应力波动周期性明显, 燃气压力峰值对应火力面鼻梁区应力的谷值。在爆发压力时刻鼻梁区最大应力值为19.84MPa, 在最小燃气压力时刻最大应力值为22.48MPa, 应力波动幅值约为2.7 MPa。燃气压力增加使得火力面最大应力略降低, 这是因为火力面的应力以预紧力产生的拉应力为主, 燃气爆发压力作用在火力面产生压应力, 二者相抵消使火力面危险点的应力水平降低。
图9为A时刻气缸盖整体应力分布云图, 从图中可以看出:在机械载荷作用下, 气缸盖上最大应力位于气缸盖顶面与螺栓接触的部分。但由于该部位结构强度较高, 实际运行中很少出现问题, 所以不作为研究的重点。气缸盖火力面最容易产生裂纹而破坏, 尤其是进、排气门“鼻梁区”, 所以以下分析主要针对该火力面区域。
图10和图11分别为施加爆发压力 (A时刻) 和最小燃气压力 (B时刻) 时火力面“鼻梁区”应力分布情况。从图中可以看出, 两种载荷下气缸盖火力面应力分布比较接近, 应力最大的区域为进气门之间的鼻梁区。
4 不同考察点位移分析
4.1 考察点分布
为了更准确地研究气缸盖的变形情况, 在气缸盖底面和顶面各选取5个具有代表性的考察点进行分析。底面考察点分布见图12。考察点1在主螺栓中心线的内侧, 考察点2和考察点3分别位于副螺栓连续的内侧和外侧, 考察点4, 5分别位于火力面“鼻梁区”。气缸盖顶部选择了加强筋上的考察点6、进排气孔中间的考察点7、螺栓孔附近的考察点8, 9, 10, 顶面考察点分布见图13。
4.2 气缸盖位移结果分析
气缸盖底面考察点位移时间历程曲线图见图14, 从图中可以看出气缸盖底部的位移变化具有周期性, 在爆发压力时刻-Y向位移量最小, 缸内燃气压力较小的时刻, -Y向的位移量也较大, 说明预紧力与燃气压力对气缸盖底面位移的影响作用相反;同时, 火力面上的考察点4, 5变化幅值较气缸盖底面其它考察点幅值大, 说明燃气爆发压力对火力面位移的影响较大。
气缸盖顶面考察点位移时间历程图见图15, 该位置处的5个考察点位移值均为负, 这些位置处也具有一定的刚体位移, 尤其在预紧螺栓孔接触面位置的考察点8, 9, 螺栓孔处受预紧力作用明显, 因而比其它考察点位移大。总体上看, 气缸盖顶面振动也具有周期性, 顶面考察点振动幅值相对底面的振动幅值要小, 但它们在振动过程中也具备底面考察点相同的规律。
5 结论
通过对某柴油机气缸盖在四个循环燃气压力作用下的瞬态动力学计算, 得到了气缸盖动态变形和应力分布情况。
a.爆发压力时刻鼻梁区最大应力值为19.84MPa, 最小燃气压力时刻最大应力值为22.48MPa, 应力波动幅值约为2.7 MPa。
b.火力面应力以预紧力产生的拉应力为主, 与预紧力作用相反, 燃气压力增加使得火力面最大应力略降低。
c.单独考虑机械载荷时气缸盖火力面应力最大的区域位于两进气门“鼻梁区”。
d.预紧力与燃气压力对气缸盖底面位移的影响作用相反, 火力面上位移变化幅值较气缸盖底面其它考察点幅值大, 顶面位移幅值相对底面要小, 但具备相同的波动规律。
参考文献
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压力-状态-响应 篇5
气动减压阀是工业现场最常用的一种气体控制阀,它不需任何附加能源便可以实现输出气压的恒定控制,一方面适用于无法提供电源的场所;另一方面又具有节能的重要意义。气动减压阀通过内部的阀芯和弹簧机构应用负反馈的原理来实现二次侧气压的稳定,所以其压力响应会有不同的差异,为保证产品质量,对生产线上的每一个气动减压阀需要进行压力特性测试。为提高测试效率,我们设计了一种基于嵌入式控制的压力响应特性测试系统,使用压力传感器测量测试汽缸的压力,由嵌入式系统采集,然后将采集压力与设定测试压力曲线做差,通过控制算法计算输出控制信号,控制压力改变压力的执行器,执行器使用阀开度可按比例控制的高速气动比例电磁阀。
1 检测原理及系统结构
图1为压力响应特性测试系统结构图,如图1所示,设气动减压阀输入压力为P1,减压后的输出压力为P2,理想的气动减压阀是不管输入P1如何变化,输出压力始终保持在预先设计的压力P2,但实际中,P1必须在一定的范围之内,而且P1变化后,压力P2有一个短暂的调整过程。为测试气动减压阀P2随P1变化的压力特性曲线,设计了测试汽缸,测试汽缸由空压机供气的气源充气,当气压达到量程上限后停止充气,然后由排气阀控制测试汽缸气压按减压测试曲线变化,直到压力达到量程下限。
图1中,A为被测试减压阀,B为工作汽缸排气阀,C为测试汽缸充气电磁阀,D为测试汽缸排气电磁阀,E为比例电磁阀的空气过滤器,F为高速比例电磁阀。图中绿色连接表示气路,蓝色连接表示电路。
气动减压阀的压力响应特性测试在嵌入式系统的控制下自动完成。
2 测试气路的设计
测试系统气路设计的目标是减压阀的输入气压可以按照测试曲线的要求灵活设定,如图1所示,测试汽缸由空压机气源充气,测试汽缸连接减压阀输入,减压阀输出连接工作汽缸,工作汽缸连接排气阀B,压缩空气由阀门B排入大气,模拟工作用气消耗;测试汽缸与开关电磁阀D、空气过滤器E及高速比例电磁阀F连接,压缩空气由比例阀的排气口2排入大气。测试减压阀特性时,首先打开电磁阀C对测试汽缸充气,当测试汽缸的气压达到减压阀工作的最高量程时,关闭充气阀C,然后打开工作汽缸排气阀B和串联电磁阀D,设置比例阀阀开度为0%,然后测量压力传感器1的结果,与设定曲线对比,嵌入式控制器根据偏差计算输出值,控制比例阀阀开度进行排气,使测试汽缸气压达到预设要求,系统全程记录压力传感器1和2的数据,存储为测试曲线。
其中高速比例电磁阀采用德国F E S T O的MPYE-5-1/4-010,该阀门可实现每秒50周期的开关动作,可以满足对压力的跟踪控制。充气电磁阀C、串联电磁阀B和D由嵌入式系统的开关量驱动端口控制,高速比例电磁阀由嵌入式控制系统的模拟IO及输出驱动电路控制。
3 嵌入式应用系统设计
测试系统使用混合信号处理单片机Siliconlabs C8051F020实现,F020是完全集成的混合信号系统级芯片(System on a Chip,SoC),具有与8051兼容的高速CIP-51内核,片内集成了数据采集和控制系统中常用的模拟、数字外设及其他功能部件;内置64KB FLASH程序存储器、内部4KB RAM,12位ADC和DAC,F020单片机具有片内调试电路,通过4脚的JTAG接口可以进行非侵入式、全速的在系统调试。F020内部配置的AD转换器、可编程放大器PGA、模拟多路开关MUX和DA转换器可用作压力传感器信号的采集和比例电磁阀的驱动。F020的通用输入输出数字接口GPIO控制电磁阀的动作。
如图1所示,压力测试用嵌入式系统由F020嵌入式系统、阀门开关量驱动电路、传感器采集电路和比例阀驱动模拟信号(0-10V)控制电路构成,同时系统设计了基于RS232串口的液晶显示模块,用来显示测试的过程信息。系统具有标准的工业485通信端口,通过此端口测试曲线可以由计算机由远程下载到嵌入式控制器中。
4 特性曲线测试流程
气动减压阀的测试采取如下的流程,首先将下线装配完成的气动减压阀的输入接口安装于测试汽缸的预留接口,将减压阀的输出接口安装于工作汽缸的预留接口;然后控制充气阀使测试汽缸达到减压阀的量程上限压力P3,然后按照减压测试曲线控制测试汽缸排气,记录测试汽缸与工作汽缸的压力。
测试用输入压力曲线是测试的基准输入参数,曲线参数由现场工程师根据减压阀的具体型号由阀门设计师确定。曲线参数离散化位128点,分别对应曲线的时间(单位:mS)和压力值(Kpa),然后将数据通过RS485下载到测试嵌入式系统中。系统具有20组不同的阀门参数存储能力,测试过程中压力曲线自动记录在嵌入式系统配置的Flash存储器中,记录的压力数据可由通讯方式在线显示或离线获取,当存储器存满时,先存储的数据先被覆盖,即采用环形缓存存储方式。系统工作时,工作方式在液晶显示面板显示。
曲线跟踪控制采用模糊PID在线自调整控制算法,算法由嵌入式控制器实现,控制反馈循环的结构如图2所示。
图2中嵌入式控制器的输入为设定值SP与过程值PV的偏差e,算法的输出值CV根据偏差e及偏差的微分de/dt计算而得。
5 结论
应用嵌入式系统控制气动减压阀测试汽缸的压力,实现了减压阀特性曲线的自动测量,其中测试基准压力的控制使用了高速比例电磁阀,通过嵌入式系统的模拟输出控制发开度的比例,实现了压力跟踪控制。同时系统具有通讯功能,由计算机通过通讯设置适用于不同阀门的测试曲线。系统的应用提高了气动减压阀的测试自动化程度,同时增强了减压阀的质量监控和检测数据管理。
参考文献
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压力-状态-响应 篇6
本文在分形接触模型的基础上, 结合弹性剪切柔量分析旧水泥混凝土加铺沥青面层后不同层间接触状态下路面的力学响应。
1 计算方法
1.1 层间有效接触面积
根据基于分形理论的粗糙表面接触模型:W-M模型可知[8]:接触面积为a的接触点的大小分布函数为:
式中:D为轮廓分形分维数, aL为最大接触点面积。在量纲为1的总面积下, 实际接触面积为:
根据接触分形理论, 当微凸体的接触面积a
式中:G为分形粗糙度系数;H为沥青混合料硬度, σy为屈服强度;E为当量模量。
1.2 混合料分维数的确定
对于混合料组成来说, 设集料的直径为r, 直径大于r的颗粒数目为N (r) , 根据分形理论知:
式中:C为回归常数。定义颗粒粒径在路表的分布函数为
式中:N0为颗粒总数。级配碎石的粒径分布可以用集料的质量分布函数表示, 即:
式中:M (r) 为粒径不大于的集料质量;M为集料总
质量。则集料级配的分形公式为
式中:rmax和rmin分别表示最大、最小粒径。当r相对rmin较小时, rmin可以忽略, 则式 (9) 简化为:
联立式 (7) 及式 (10) 并取对数得:
由此可以根据矿料级配计算出矿料的分形分维数。
1.3 力学响应分析程序
Bisar3.0设计软件在分析层间结合问题时, 采用弹簧柔量接触模型, 即假定层间通过弹簧连接, 层间相对位移与层间应力成正比, 并定义弹簧柔量=层间相对位移/层间应力, 采用弹簧柔量值表示路面结构层层间接触状况[9]。
为了便于层间接触条件的参数化表示, 结合层状弹性体系中层间接触条件的定义, 进一步确定简化的弹簧柔量ALK的表达式:
式中, a为荷载当量圆半径, m;α为摩擦系数, 0≤α≤1。
为了分析得到沥青路面设计参数随面层层间接触的变化, 同时考虑到在实际调查中并没有出现面层层间粘结完全失效的情况。因此, 文中取不同的摩擦系数, 并根据标准荷载当量圆半径R=0.1065m, 计算得到弹簧柔量ALK的值见表1。
2 沥青加铺层不同接触状态下层间力学响应
2.1 路面参数
在使用10年的旧水泥混凝土路面上加铺沥青混凝土层, 旧水泥混凝土路面厚度为22cm, 利用HPDS软件得出最小沥青混凝土加铺层厚度为16cm。路面结构设计见表2, 荷载采用100k N标准圆形均布荷载, 结构及荷载示意图如图1所示。
2.2 接触面积计算
在水泥混凝土路面上加铺沥青层结构中, 沥青层与旧水泥混凝土层的粘结是需要重点关注的问题, ATB-25的各筛孔通过率见表3。
利用Excel线性回归得出:
因此该级配的分维数D=2-b=2-0.5=1.5。
在文中取沥青混合料硬度H=6.0MPa, G2=10-12;E=1.2GPa,
在弹塑性临界状态时, 量纲为1的总面积下, ATB-25沥青混合料的实际接触面积为0.6。若实际接触面积大于0.6, 则沥青混合料层处于弹性阶段;反之, 若实际接触面积小于0.6, 则沥青混合料层处于塑性阶段。
2.3 计算结果及讨论
图2表示当简化弹性柔量ALK分别为0, 0.046, 0.16, 0.959时路表弯沉大小。从图中可以看出当ALK=0, 沥青混合料层与水泥混凝土层完全接触时路表弯沉最小, 随着ALK值的增大, 沥青混合料层与水泥混凝土层接触趋于光滑, 路表的弯沉也随之增大。最大弯沉出现在水平位置0.15m处。这与白雪梅[2]用GAMES软件计算结果相似。另外, 当ALK=0.599时, 其路表弯沉比ALK=0时增大8.6%。
旧水泥混凝土层和新沥青混合料层间的弯拉应力随层间不同接触状态有很大变化。当两层连续接触时, 不同水平位置上的弯拉应力呈“W”形分布, 在车轮外边缘处出现最大弯拉应力。随着层间接触变差 (ALK增大) , 车轮下方的弯拉应力逐渐减小, 轮隙及水平位置0.25m处变化不大。当层间接近光滑时, 车轮下方的弯拉应力由负变正, 不同水平位置上的弯拉应力呈“M”形分布。这说明层间接触状态对层底弯拉应力影响很大, 不同接触状态可能使层底应力出现拉压变化。
3 结论
1) 利用分形分维理论及矿料级配能够确定出弹塑性临界接触状态时的临界接触面积。
2) 当沥青混合料层与水泥混凝土层的接触状态从连续接触变为滑动接触的过程中, 路表弯沉不断增大, 二者之间差值能达到8.6%。
3) 当沥青混合料层与水泥混凝土层的接触状态从连续接触变为滑动接触的过程中, 沥青层底由受压变为受拉。
参考文献
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压力-状态-响应 篇7
大脑是人类产生行为的中枢,而脑电波形图可以反映出人们的一些生理状态。随着微电子技术、计算机技术的不断发展,许多生物医学仪器也相继问世。数据可视化与信息图形、信息可视化、科学可视化以及统计图形等关系密切。
EEG(electroencephalograph)是通过在脑的各相应区域(头皮、硬膜下等)安放电极,描记大脑神经细胞活动所产生的生物电活动,是反映大脑功能状态的电生理技术。1929年德国神经精神病学家Hans Berger首先在人类完整的头皮上安放电极,描记人类大脑的自发电活动。此后,他的研究成果不断得到电生理及神经生理学家的证实,使EEG学得到发展。随着电子科技的发展,如今脑机接口技术成为主流,NeuroSky(神念科技)将脑机接口技术带出实验室。脑电技术目前主要应用于心理学研究领域,而计算机科学领域主要进行脑机接口技术研发。不同厂商的脑电设备往往需要不同的驱动程序和操作软件才能完成数据采集和分析,例如NeuroSky的多种脑电采集设备都有自己的配套软件,且互不兼容。本文试图采用计算领域的可视化技术,实现针对一般脑电设备的数据采集可视化系统,并在此基础上实现对用户压力状态的分析和判断,以对大学生心理减压提供帮助。
1 研究动机与技术基础
通过一次性电极采集不同人群的脑电波,录入分析设备将脑电波展示在电脑上。脑波仪的优点在于不需要固定头或身体,使用的感应器比较小,时间分析度高,容易使用,可控性强。人的脑电图有4种波:δ波(DELTA/δwave)、θ波(THETA/θwave)、α波(ALPHA/αwave)、β波(BETA/βwave),每一种脑电波都有其相对应的大脑意识状态,也可以说在不同意识状态下需要不同的脑电波才能完成好大脑工作。如果大脑在某个具体情况下不能出现相应的脑波就有麻烦了。例如,如果在想睡眠时大脑不出现δ波和θ波,这就是失眠症(INSOMNIA)。在适当的时候出现适当的脑波的人就是人们所说的天才。
通过脑波的波动变化可以分析出一个人的精神状态变化过程。将脑电波采集分析以后,根据不同的结论给予不同的治疗放松方法,例如:(1)容易紧张,采取深呼吸;(2)睡眠不足,播放低声耳语录音;(3)情绪低落,播放舒缓音乐。本文的研究内容主要解决从原始数据到统计结果,从统计结果到分析结论转变为从原始数据到分析结果,其研究内容包括以下几个部分:(1)数据采集:对原始数据的不同粒度采集;(2)数据分析:对采集到的数据通过某种算法筛选出所需数据,或转变为某种数据模型;(3)数据显示:对所需数据或数据模型进行优化显示。
软件系统开发过程:(1)模型分析:确认数据采集的粒度和数据类型,分析出适当的显示模型;(2)概要设计:分析业务逻辑,研究各部分之间的关系,将各部分模块化;(3)详细设计:对模块化部分进行详细设计;(4)进度安排:预估模块化的大致工作量,安排进度;(5)编码:确定开发环境,实现功能;(6)单元测试:对每个模块进行测试,确保模块功能正常;(7)集成测试:将各模块组合起来,确认功能是否正常,测试是否实现了所有功能。
系统开发采用JavaFx平台,综合使用FXML、LibusbJavaX等开发工具。JavaFx平台在Java技术上构建,非常容易创建和部署。在JavaFx API基础上,可以开发用户的JavaFx代码,它包括JavaFx的高性能图形引擎———Prism、低系统资源占用且高效的窗口系统Glass,以及一个媒体引擎和一个Web引擎。
FXML是JavaFx 2.0提供的一种新技术。FXML是一种在JavaFx应用程序中定义用户界面且基于XML的声明性标记语言,非常适合用来静态布局,如表单、控件和表格。使用FXML技术还可以通过脚本动态构建布局。作为用Java代码创建事件处理以外的替代方案,可以使用任何兼容JSR223脚本引擎的脚本语言来创建处理程序,例如JavaScript、Groovy、Jython和Clojure。
通常情怳下,使用Java语言要访问一个USB设备,需要写C/C++代码实现一个中间件,然后用Java访问这些中间件才能控制USB设备,但是开源组件Libusb做好了访问USB设备的封装(包括Windows、Mac OS、Linux等平台)。用Java访问USB设备时,通过访问Libusb组件提供的接口即可。
2 脑电数据采集及可视化系统开发
2.1 需求分析
系统非功能需求主要体现在以下几个方面:(1)性能需求:本系统要求在2G内存电脑和低配显卡上不卡;(2)可靠性和可用性需求:本系统要保证原始数据不丢失,且尽可能还原原始数据并显示;(3)出错处理需求:本系统对未接入USB外设、硬盘的用户操作均作异常处理;(4)接口需求:需要有USB接口;(5)约束:需要有可发送数据的USB外设接入,需要硬盘有空闲可写入空间;(6)界面需求:窗口大小可移动,可在不同平台上扩展,支持可选设备以及可选图表,如图1所示。
原始数据获取模块负责从USB端口获取序列化数据;数据分析中间件负责将原始数据转变为可识别的数据类型并自动化分析整理数据;显示生成数据模块将分析中间件生成的数据发送到事件总线上,并让数据传递组件传递数据;事件总线负责各个组件之间的消息与数据传递;数据显示负责显示事件总线上传递的数据;数据读取模块包括数据记录以及数据恢复,其中数据记录是和数据显示一样获取事件总线上的数据,数据恢复则是从硬盘上获取历史数据并发送到事件总线上。
2.2 系统设计
2.2.1 系统业务流程
业务流程图是软件行业比较规范且被广泛使用的分析工具,可较直观和准确描述系统业务流程。系统业务流程图和基本算法流程见图2。
2.2.2 系统MVC设计
JavaFx的MVC架构将视图放在FXML和CSS文件中,将控制放在Control类中,将数据模型放在JavaBean中。FXML中的组件可通过fx:id=”xxx”的形式标记为外部引用,Control控制类可通过@FXML的方式获得引用进行控制,JavaBean中的数据主要通过接口或监听进行传递。本系统设计如下(包):Model:date包;View:ui包;Control:event包、log包、util包。
2.2.3 功能模块设计
系统分为显示子系统和后台子系统两个部分。显示部分又分为如下几个模块:(1)显示数据图子模块:显示原始数据,便于对比不同数据,或者单独研究某种数据波动;(2)雨点图子模块:融合原始数据之间的关系与时间关系,将时间概念融入到二维坐标,使得二维坐标可以显示复数数据;(3)饼状图子模块:显示总计的数据比例,可以通过比例的变化分析当前的数据状态。
后台模块有:(1)数据记录子模块:用于记录界面信息或后台数据信息;(2)数据恢复子模块:用于恢复后台数据信息并用显示模块显示;(3)设备获取子模块:获取外设信息以及外设数据切换;(4)设备数据转换中间件:可以根据不同情况或不同设备定制特殊中间件,此处提供中间件接口,可在中间件中获取序列化USB数据,可以定义如何转换数据、分析数据、何时生成数据等操作;(5)数据发送子模块:此模块负责通过事件总线直接与显示模块打交道。系统层次结构如图4所示。
2.2.4 数据格式设计
(1)界面数据:包括窗口大小、窗口位置、窗口状态等,界面数据存储于注册表中,位置为“HKEY_LOCAL_MA-CHINE/Software/JavaSoft/prefs”,写入注册表的好处是比存储文件或数据库读写方便。此外,为了方便对注册表的操作,会有一个注册表管理控制类负责提供读写位置。
(2)后台数据:后台数据指用于显示的原始后台数据,目的在于恢复数据,此处设计为写入文件中。此设计目的:(1)比数据库轻量化;(2)数据生成一个片段化形式,数据总是一片一片的,只要指定起点终点就行,不需要查询,不采用数据库形式;(3)数据量大时存入注册表会显得很冗余,对注册表读写压力会很大,故不考虑注册表形式。后台数据设计的形式为“Long类型的时间+原始数据”,其存储形式如表1所示。
2.2.5 消息传递设计
实时数据可视化是本系统的主要功能,在数据传递、处理、显示等操作中存在很多异步操作,为了解决异步操作,本文采用了事件总线方式。
如图5所示,系统设计了如下几种事件:(1)注册设备事件:在设备初始化阶段,通过注册设备事件将设备显示在界面上;(2)设备变更事件:界面变更设备时,通过设备变更事件改变后台获取数据;(3)中间件事件:中间件事件主要指将分析后的数据发送给控制组件,由控制组件发送给显示组件,通过这种中间代理的方式实现新数据与恢复数据兼容;(4)刷新事件:通过获取控制组件的新数据刷新当前页面;(5)窗口关闭事件:因为本项目设计了很多异步操作,同时也涉及了复数线程,比如说界面线程、生成数据线程等,所以通过一个窗口关闭事件即关闭所有的线程。这些事件通过事件总线实现数据的共享、交互以及同步异步操作。
2.3 系统实现
系统开发环境:Windows 7,开发版本JDK:Java(TM)SE Runtime Environment(build 1.8.0_20-b26)Java HotSpot(TM)64-Bit Server VM(build 25.20-b23,mixed mode),显卡:GT550T内存:4G,硬盘空闲容量:10G。
开发的重点与难点:(1)数据获取:通过USB接口获取数据需要调用第三方接口LibusbJavaX;(2)数据类型:为了方便USB设备扩展,数据转换以及数据分析均采用中间件方式;(3)数据显示:数据通过JavaFx组件显示,API开发不是很完善。此外,虽然是客户端,但因为JavaFx拥有良好的MCV架构,所以可以实现嵌套FXML和CSS两种方法;(4)数据存储:包括对注册表的操作以及对文件的直接读写;(5)数据交互:各个模块间的交互一定是异步的,所以采用事件总线的方式注册监听和触发事件。
原始数据见图6,此图的设计角度是为了对比两种数据或者直观观察单一数据的波动情况,设计思路类似于心电图形式,右下角显示了数据生成的起始时间和当前时间,横坐标是横向滚动的,后台设计的缓存数据为50条记录,超过50条会默认删除最早的数据(此图中横坐标是时间,所以删除的数据位于最左面)。
最新数据分布图(雨点图)见图7。雨点图的设计思路是:通过二维坐标显示两种数据之间的关系,难点在于在二维坐标上显示3种数据:开始设计为每个点上加一个标签,但是当点密集度很高时效果很差,之后设计为用2D显示3D坐标,但这种方法如果不用切片式(山峰切片)会在显示上有歧义,最终以颜色来标明时间特性,如果还有第4种特性,预留的方案是设计成图形变换(例如□或◇),实现方案是通过SVGPath画一个任意形状的封闭图形即可。
饼状频率分布图(见图8)可以直观看到当前用户各个频段脑电的持续状态,如果用户的14Hz以上的高频脑波所占的比例过大,表示用户持续处于压力较大的紧张状态。反之若α占较大比例,则表明用户精神状态较好,注意力集中。
前端的多样化显示基于后台的复杂处理。本系统在后台事件总线的支持下,通过两重缓存实现了实时动态数据读写和显示。后台数据的生命周期如图9所示。
显示模块缓存由一个HashMap构成,其Key值是时间,时间通过ArrayList存储,已经添加显示的数据会删除Key值,而HashMap的重置则在切换其它图表后。设置二重缓存模式,即显示模块缓存和显示组件缓存,是为了解决数据获取与显示中的时间差问题。采用二级缓存显示的动画过程较为自然,没有断续现象,同时二重缓存的数据也更便于管理。
3 实验数据分析
自发脑电信号在不同的意识状态下活动状态各异。按照所在频段的不同分类,一般采用希腊字母(α,β,γ,δ,θ)来表示不同的自发EEG信号节律。
表2给出了一般情况下脑电信号特征及对应的频带。根据已有的心理学研究成果对不同的波段及频率对用户的压力状态进行了分类,如表3所示。
从表3可以看出,当被测用户β波占主导时,用户处于较为紧张的状态,压力大,需要进行减压干预,建议通过舒缓的音乐或者通过能吸引用户的有趣事物转移其注意力;当被测用户α脑波占主导时,用户身心能量耗费最少,相对脑部所获得的能量较高,运作会更加快速、顺畅,灵感及直觉敏锐,脑的活动十分活跃,建议通过一些训练,如听一些古典音乐、读一些轻松的文字让自己处在α波;当被测用户θ脑波占主导时,θ波与脑部边缘系统有很直接的关系,对于触发深层记忆、强化长期记忆(LTP)等帮助极大。但是未经过训练者一旦脑电波降到这么低的频率,会很快进入睡眠状态,对于失眠或者睡不着的用户建议:可以看书、沐浴、数羊、穿戴一些助睡眠设备让脑波进入到θ波;当被测用户δ脑波占主导时,用户在睡眠过程中出现大脑慢活动状态,此时人脑波频率一般在1Hz~3Hz之间,该频率只有在深度睡眠时才会出现。用户要进入此状态,建议在睡前听些催眠曲,让自己进入深度睡眠状态[1]。
本文给出了一种在当前系统辅助下采用基于生物反馈技术辅助用户减压的方法。生物反馈疗法(Biofeedback therapy)是一种利用生理科学仪器,通过人体内生理或病理信息的自身反馈,使患者经过特殊训练后,进行有意识的“意念”控制和心理训练,从而消除病理过程、恢复身心健康的新型心理治疗方法[5]。USB脑电数据可视化系统能将用户脑电数据以波形或图谱的形式显示出来[6],用户可以实时观察自己的脑电波形,依据系统数据判断自身压力状态,进而选择对应的减压方案[3]。当减压方案有效时,系统会给用户以正反馈,即用户会看到自己的脑电波型趋于平缓。生物反馈减压流程如图10所示。
基于生物反馈技术的系统辅助减压步骤:(1)采集用户脑电数据可视化显示为波型或其它形态;(2)用户通过观察脑电波型判断自身压力状态;(3)用户采取预设减压方案,同时观察脑电变化,若脑电趋于压力减缓状态(获得正反馈),则证明减压方案对该用户有效,继续实施,直至压力状态明显减轻或消失。对于有效方案可以反复实施以巩固效果;(4)若脑电波型显示压力状态未得到减缓,则表示当前减压方案对该用户无效,此时应采用其它备选减压方案,直至获得正反馈,得到有效的减压方案。
4 结语
本文介绍了一种基于USB的通用脑电采集及压力状态分析系统。该系统借助当前流行的JavaFX技术实现了对一般脑电设备的数据采集和多形态可视化。基于系统采集的脑电数据,对用户的压力状态进行了初步分类和分析,并在可视化系统帮助下,利用生物反馈技术实现了用户主动缓解自身压力。
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